说到“赌徒谬误（gambler's fallacy）”，不难联想到与其相似却又正相反的“热手谬误（hot-hand fallacy）”。两者的产生都是由于人们在一连串独立事件中，“看出”了事实上并不存在的、事件结果之间的“关联”。

简单来概括一下，前者是人们错误地认为，当事件的其中一个结果在一定的时间段内出现的频率比“正常”频率低时，之后另一个结果就会出现得更频繁。也就是说，假如赌徒有着这个谬误，他会认为出现一连串“输”的结果是非常不寻常的，所以接下来一定会更轻易遇到“赢”的结果。而后者则是在一连串独立事件中“成功”这一结果一直持续出现时，囿于这样谬误的人会认为接下来继续出现“成功”的概率更高。之所以叫“热手谬误”，也是因为这一观念常出现在篮球比赛中：抛开技能不谈，假如一个球员连续数次投篮都次次命中，相信该球员也很可能认为自己现在的“手感火热”，有种“接下来也会一直每投必进”的感觉吧。

然而无论是“赌徒谬误”还是“热手谬误”，都可以追溯到人们对于“随机”这一概念的错误假设。就拿简单的抛硬币来说，人人都会说抛起一枚硬币得到正面或背面的概率分别是二分之一，所以当研究人员要求被试连续抛起硬币时，被试会期待抛硬币出现正反面结果的频率也大致相等，并认为这才是随机事件应有的结果。而其实谁能保证自己抛起十次硬币就能正好得到五次正面五次背面呢？

1985 年 Amos Tversky、Thomas Gilovich、Robert Vallone 三人在论文里提出：当人们发现硬币正面或背面连续出现时，就会预测另一种一直没有出现的结果更可能出现（“都抛了九次都是正面，下一次总该是背面了吧？”），也就是“赌徒谬误”了。同时，人们会认为一连串相同的结果无法代表样本具有的随机性，而“赌徒谬误”与“热手谬误”的存在本身，也正是由于人们没有准确地认识到事件之间相互独立、事件结果随机出现。

其实在我们每个人的生活里，这一类认为独立事件随机结果之间有着关联的偏见非常常见。举个最简单的例子，假如我们听歌的时候设定了“随机播放”，然而有一首歌一直会被随到，好像每隔几首就会听到一次，或者有一个歌手的歌总是会被选中，想想看，我们对此得出的结论是否常常是：“这个随机播放是假的吧！？”我们对于其随机性的质疑，就是基于我们认为在“真正的”随机样本中，不会频繁地出现相同的事件结果。

另外要讨论的是 loss aversion（损失规避），即人们面对同样数量的收益和损失时，倾向于认为损失更加令他们难以忍受。这一现象是由大名鼎鼎的、学习决策的每个人都看过的那篇 Daniel Kahneman 和 Amos Tversky 在 1979 年发表的经典论文所提出的 prospect theory（展望理论）引申而来的【这里不展开了，prospect theory 和其可引申出的各种现象最少最少也可以讲上一天】。

我提出 loss aversion 是由于我对于“赌徒谬误”还有一层理解，即在赌博时，每赌完一局，赌博者都要面临是否要继续下一局的选择。由于每一局的结果是随机的，赢或输的概率在“赌徒谬误”的情境里是相等的，因此赌博者需要思考的是：

损失掉这么多钱更痛苦：“我下一局有可能赢，假如我不赌下一局了，那我不就拱手送掉了我可能赢到的钱吗？”

还是收益这么多钱更开心：“我下一局有可能输，假如我不赌下一局了，我就可以保住我可能会输掉的钱。”

根据 loss aversion 现象，当然是丢钱更痛苦了！

所以为了规避可能的损失，赌博者会选择继续下一局的赌博。

说到底，我又要重复我的老话了，人不是理性的。人不会像机器一样做每个决定前都要根据算法重重筛选过所有可能后再选择一个结果，而是在大部分时间都选择使用 heuristics（我查字典找了下翻译但觉得“启发”这个翻译并不能解释它在这里的意思。不妨在这里理解为“走捷径”），根据以往的经验来做个决定就好了。而这样的方式方法， 就决定了我们会做出各种各样不理性的决策偏见。

最后一句题外话：我一直觉得如果没有“赌徒谬误”，那麻将也不能一夜一夜地打了吧？